国家社会科学基金(09BTJ002)

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基于行为模式识别的可疑金融交易监控体系的构建与完善被引量：2
《西南金融》2015年第2期15-18,共4页汤俊 王妍 
国家社科基金"基于行为模式识别的可疑金融交易监控体系研究"(编号:09BTJ002)资助
本文从监管发展沿革角度,剖析了制约我国反洗钱可疑交易监控体系有效运作的主要原因,认为基于客观刚性标准的美国监管模式导致更具柔性应变能力的智能监控技术难以在国内推广。在监管逐步向欧洲自律模式变迁结合的前提下,应改变直接提...
关键词：可疑交易报告 行为模式识别 反洗钱监管 金融交易监控 
基于数据挖掘技术的车险反欺诈系统构建被引量：1
《中南财经政法大学研究生学报》2013年第5期80-87,共8页汤俊 莫依雯 
2009年国家社科基金项目:基于行为模式识别的可疑金融交易监控体系研究(项目编号:09BTJ002)。本文系部分研究成果
如今,车险欺诈在国内外趋势正在蔓延,欺诈识别与实时监控已成为保险机构业务风险管理的核心内容。采用支持向量机方法对车辆保险索赔数据进行挖掘,以实现对欺诈行为的识别以及索赔申请实时监控,同时结合了关联规则Apriori算法,挖掘欺诈...
关键词：车险欺诈 数据挖掘 支持向量机 APRIORI算法 
反洗钱可疑交易报告工作绩效评估要素及其技术实现被引量：4
《西南金融》2013年第3期24-27,共4页汤俊 
国家社科基金"基于行为模式识别的可疑金融交易监控体系研究"(编号:09BTJ002)资助
本文认为从单家金融机构角度监测识别完整的洗钱活动策划实施过程是极为困难的,但可疑交易报告的监管又以单家金融机构为考评对象,可疑交易报告报送标准的主观性质、缺乏客观统一标准给监管检查评估带来困难。应着重对金融机构政策、制...
关键词：可疑交易报告 绩效评估 反洗钱监管 
概率神经网络在可疑交易监测中的应用及效率比较被引量：1
《武汉大学学报（工学版）》2013年第2期242-245,共4页汤俊 莫依雯 邓勇 
国家社科基金项目(编号:09BTJ002)
通过概率神经网络PNN对金融交易时间序列数据的预测偏移误差分类实现对交易异常与否的分类,并将其与前馈神经网络BP、后馈神经网络Elman、竞争型神经网络LVQ、SOM等4种经典类型的分类效率进行比较,结果发现PNN在相近预测精度前提下在网...
关键词：概率神经网络 可疑金融交易 离群检测 
异常金融交易行为模式识别中的特征提取
《中南财经政法大学研究生学报》2011年第5期11-15,共5页汤俊 李晓妹 
2009国家社科基金资助项目:基于行为模式识别的可疑金融交易监控体系研究(项目编号:09BTJ002)本文系部分研究成果
特征提取的目的是获得能够被机器识别的数学特征。区别于传统的金融时间序列的特征提取与相似性度量方法,提出了一种基于径向基函数RBF神经网络一步预测误差序列特征提取与相似性度量方法。该方法将时间序列之间的相似性度量换化成特征...
关键词：时间序列 异常金融交易 RBF神经网络 特征提取 
我国金融机构反洗钱监控名单的建立与完善被引量：4
《西南金融》2011年第1期23-27,共5页梁欢 汤俊 
2009国家社科基金项目:基于行为模式识别的可疑金融交易监控体系研究(项目编号:09BTJ002);本文系部分成果
在风险为本的反洗钱监管趋势下,发达国家金融机构将客户记录与商业数据库中观察名单对照后进行过滤、筛选、匹配,为实时监测客户洗钱风险提供了可能。本文以阐述监控名单的作用和构成为出发点,延伸到国际监控名单的来源与完善,结合我国...
关键词：反洗钱 监控名单 PEPs 
基于因子分析的反洗钱地域风险分类监管被引量：2
《中南财经政法大学研究生学报》2010年第5期19-24,共6页余婷婷 汤俊 
2009国家社科基金项目:基于行为模式识别的可疑金融交易监控体系研究(项目编号:09BTJ002)
对洗钱风险的宏观分析而言,建立和完善"风险为本"的反洗钱地域风险分类监管体系,能够提高监管的针对性,有效解决地域洗钱风险的不均衡问题,保证监管资源的合理配置。以风险为本的反洗钱监管概念和必要性为出发点,探讨风险为本的反洗钱...
关键词：因子分析 反洗钱 地域风险 
我国反洗钱监控机制的完善及创新被引量：2
《经济管理》2010年第4期20-26,共7页金大卫 
国家社会科学基金项目"基于行为模式识别的可疑金融交易监控体系研究"(09BTJ002)
本文通过研究西方发达国家反洗钱监控体系的运作现状和经验,结合与我国具有极为相似的反洗钱战略目标和共同利益的转型国家的特点,从完善我国反洗钱相关法律制度、可疑交易报告制度、解决我国目前金融情报质量低下等三个方面对我国反洗...
关键词：反洗钱 可疑报告 委托代理 机制设计理论 
一种基于混沌预测的离群时间序列检测方法被引量：3
《武汉大学学报（工学版）》2010年第2期265-268,共4页王斌 汤俊 陶也青 
国家社科基金项目(编号:09BTJ002)
提出一种基于混沌行为预测的金融交易离群检测方法.通过对短期金融交易时间序列的混沌分析,建立其未来行为趋势预期机制.利用RBF神经网络构建金融交易序列的拟合函数,以此进行一步行为预测,比较实际结果与预测结果的偏差,从而得到离群判...
关键词：可疑金融交易 混沌预测 RBF神经网络 离群检测 
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